架构师训练营 week13 - 学习总结

用户头像
devfan
关注
发布于: 2020 年 09 月 09 日

流计算 Storm和Flink



实时计算系统

低延迟

高性能

分布式

可伸缩

高可用





Nimbus:负责资源分配和任务调度。



Supervisor:负责接受Nimbus分配的任务,启动和停止属于自己管理的Worker进程。



Worker:运行具体处理组件逻辑的进程。



Task: Worker中每一个Spout/Bolt的线程称为一个Task。



Topology: Storm中运行的一个实时应用程序,因为各个组件间的消息流动形成逻辑上的一个拓扑结构。



Spout: 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据,然后转换为Topology内部的源数据。Spout是一个主动的角色,其接口中有个nextTuple()函数,Storm框架会不停地调用此函数,用户只要在其中生成源数据即可。



Bolt: 在一个Topology中接受数据然后执行处理的组件。Bolt可以执行过滤、函数操作、合并、写数据库等任何操作。Bolt是一个被动的角色,其接口中有个execute(Tuple input)函数,在接受到消息后会调用此函数,用户可以在其中执行自己想要的操作。



Tuple:一次消息传递的基本单元。本来应该是一个key-va lu e的map,但是由于各个组件间传递的tuple

的字段名称已经事先定义好,所以tuple中只要按序填入各个value就行了,所以就是一个value list.

Stream: 源源不断传递的tuple就组成了stream





  • Filnk



用户头像

devfan

关注

还未添加个人签名 2017.11.12 加入

还未添加个人简介

评论

发布
暂无评论
架构师训练营 week13 - 学习总结